CAD / GIS platformları GPU'ya gitmelidir

Grafik uygulamalarını kullanan bizler her zaman bilgisayarların yeterli çalışma belleğine sahip olmasını bekleriz. Bu bağlamda, CAD / GIS programları her zaman aşağıdaki gibi günlük aktiviteleri gerçekleştirmek için geçen süreye göre sorgulandı veya ölçüldü:

• mekansal analizi
• Görüntülerin düzeltilmesi ve kaydedilmesi
• Toplu verilerin dağıtımı
• Bir coğrafi veri tabanındaki veri yönetimi
• Veri servisi

Geleneksel PC, RAM, sabit disk, grafik belleği ve yalnızca artan özelliklerle son yıllarda çok fazla değişmedi; ancak CPU işletim mantığı orijinal tasarımını korumuştur (İşte bu yüzden CPU çağırmaya devam ediyoruz). Ekiplerin yetenekleri arttıkça, programların kendilerini yeni potansiyeli kullanacak şekilde tasarlayarak beklentilerini yok etmeleri de bir dezavantaj olmuştur.

Örnek olarak, (ve sadece örnek) Iki kullanıcının 2010 raster görüntüleri yükleme ekipmanı ve verilerin aynı koşullar Microstation V8i ile bir AutoCAD 14 ve birinin altında aynı anda yerleştirildiği zaman, bir parcelario dosya 8,000 özellikleri ve bağlantı mekansal veritabanına Oracle, kendimize şu soruyu soruyoruz:

Makineyi çökertmeyecek şekilde ikisinden biri neydi?

Cevap inovasyonda değil, basitçe programın geliştirilme şeklidir, çünkü daha çılgın şeyler yapan ve daha iyi performans gösteren AutoDesk Maya'da durum böyle değildir. Bilgisayardan yararlanmanın yolu aynıdır (şimdiye kadar iki program söz konusu olduğunda) ve buna dayanarak programları çekiyoruz, çünkü onları çalışmak için kullanıyoruz ve çok. Bu nedenle, bazı bilgisayarlar geleneksel PC'ler, iş istasyonları veya sunucular olarak bilinir; başka bir renkte oldukları için değil, grafik tasarım, video işleme, uygulama geliştirme, sunucu işlevleri ve bizim durumumuzda uzamsal verilerle işlemde yüksek tüketimli programları çalıştırma biçimlerinden dolayı.

Daha az CPU, daha fazla GPU

PC'lerin mimarisindeki son değişikliklerin en göze çarpan unsuru, donanımın daha iyi bir performansı bulmasına, yönetimden geçmeden büyük rutini küçük eşzamanlı görevlere dönüştürmesine olanak tanıyan GPU (Grafik İşlem Birimi) olarak adlandırılan terimdir. Çalışma kapasitesi, sabit disk, RAM belleği, video belleği ve diğer ayrıntılar arasında devirler arasında oynanan CPU'nun (Merkezi İşlem Birimi)pek değil).

Grafik kartları video belleğini artırmak için yapılmaz, bunun yerine paralel işlemleri yürütmek için tasarlanmış yüzlerce çekirdek içeren bir işlemci içerir. Her zaman sahip oldukları bu (hakkında), ancak şu andaki avantaj, bu üreticilerin bazı açık mimari (neredeyse) sunmasıdır, böylece yazılım geliştiriciler bu yeteneklere sahip bir kartın varlığını düşünebilir ve potansiyelini kullanabilir. PC Magazine bu Ocak ayında nVidia, ATI ve ittifakta yer alan diğer şirketlerden bahsediyor OpenCL

CPU ve GPU arasındaki farkı anlamak için, burada simile demek istiyorum:

CPU, hepsi merkezileştirilmişHer şeyi merkezileştirilmiş, şehir planlaması olan bir belediye gibidir, büyümesini kontrol etmesi gerektiğini bilir, ancak normları ihlal eden yeni yapıları bile denetleyemez. Ancak bu hizmeti özel şirketlere vermek yerine, rolü üstlenmekte ısrar ediyor, halk kaldırımı alan komşu hakkında kime şikayette bulunacağını bilemiyor ve şehir her geçen gün daha da düzensizleşmeye devam ediyor. 

Özür dilerim, belediye başkanınızdan bahsetmiyordum, sadece bir CPU simile üzerinde konuşuyordum, burada bu Merkezi İşlem Birimi'nin (Windows durumunda) ekibi aşağıdaki gibi işlemleri yapması gerekir:

• Skype, Yahoo Messenger, Antivirus, Java Engine vb. Windows başladığında çalışan programlar. Tümü çalışma belleğinin bir bölümünü düşük önceliğe sahip, ancak msconfig tarafından değiştirilmediği sürece gereksiz yere tüketir (bazıları yok sayar).
• Çalışmakta olan, Windows'un bir parçası olan hizmetler, ortak kullanım programları, bağlı donanımlar veya kaldırılan ancak orada çalışan diğer hizmetler. Bunlar genellikle orta / yüksek önceliğe sahiptir.
• Yüksek öncelikli alan tüketen kullanımdaki programlar. İcra hızlarını karaciğerde hissediyoruz çünkü yüksek performanslı bir ekibe sahip olmalarına rağmen hızlı yapmazlarsa küfür ediyoruz. 

Ve Windows, hırlayışını yapıyor olsa da uygulamaları birçok programa sahip olmaktan, sorumsuzca yüklemek veya kaldırmaktan, gereksiz konuları ortaya çıkarmaktan ibarettir. pintones, kendimizi ekibin arızasından suçlu yapmalıyız.

Öyleyse, başlangıçta bahsedilenlerin bir işlemine başladığımızda, işlemci Hindistan cevizi molaları bunu kullanılan diğer programlara göre önceliklendirmek istiyor. Optimize etmek için birkaç seçeneğiniz RAM belleği, video belleği (genellikle paylaşılır), bir grafik kartı varsa, sabit sürücünün türüne ve diğer önemsiz şeylere bağlı olarak ondan bir şey alın, acınası inleme daha az olabilir.

GPU, paralel süreçler, Bu, belediyenin ulaşamayacağı, büyük süreçler olsa da küçük görevlerle teslim edilen şeyleri ademi merkeziyetçi hale getirmeye, taviz vermeye veya özelleştirmeye karar vermesi gibidir. Bu nedenle, mevcut düzenlemelere dayanarak, özel bir şirkete cezalandırılabilir ihlalleri belirli bir şekilde izleme rolü verilmiştir. Sonuç olarak (sadece örnek), vatandaş, kaburgalara, komşu köpeği köpeği alıp götürmesini söyleyen o hoş zevki yerine getirebilir cagarse kaldırıma çıkarak duvar ören, arabasını uygunsuz bir şekilde park eden vb. Şirket çağrıyı yanıtlıyor, yerine gidiyor, davayı işleme koyuyor, mahkemeye götürüyor, cezayı infaz ediyor, yarısı belediyeye gidiyor, diğeri karlı bir iş.

GPU'nun işleyiş şekli budur, programlar geleneksel yöntemlerle büyük süreçler göndermeyecek şekilde tasarlanabilir, ancak küçük filtrelenmiş rutinler gibi paralel olarak ilerlerler.  Ah! harika!

Şimdiye kadar pek çok program bu özelliklerle uygulamalarını yapmıyor. Çoğu, yavaşlık sorunlarını çözmek için 64 bite ulaşmayı hedefliyorlar, ancak hepimiz Don Bill Gates'in Windows'un sonraki sürümlerine gereksiz şeyler yükleyerek her zaman bu kapasitelerde yürüyeceğini biliyoruz. Windows'un stratejisi, DirectX 11 üzerinde çalışmak üzere tasarlanmış API'ler aracılığıyla GPU'dan yararlanmayı içerir; bu, kesinlikle herkesin (veya çoğunun) kabul edeceği bir alternatif olacaktır çünkü OpenCL dışındaki her marka için çılgın şeyler yapmak yerine bunu bir standart olarak tercih edeceklerdir.

Grafik, 2003 ve 2008 yılları arasında GPU aracılığıyla nVidia işlemcisinin Intel CPU'ya kıyasla yeteneklerinde nasıl devrim yaptığını gösteren bir örnek gösteriyor. Ayrıca füme açıklama farkın.

Ancak GPU'nun potansiyeli var, umarım CAD / GIS programları gerekli enerjiyi alır. En göze çarpan dava d
e Manifold GIS, 6 dakikadan fazla süren dijital arazi modeli oluşturma sürecinin CUDA kartının varlığından yararlanılarak yalnızca 11 saniyede yürütüldüğü nVidia CUDA kartlarıyla. Onları yapan şeyi içtim Geotech 2008'ı kazanmak için.

Sonuç olarak:  GPU'ya gidiyoruz, önümüzdeki iki yıl içinde mutlaka çok şey göreceğiz.